《旋轉機械非平穩故障診斷》是2018年10月科學出版社出版的圖書，作者是任國全等。
基本介紹
- 中文名：旋轉機械非平穩故障診斷
- 作者：任國全
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2018年10月
- ISBN：9787030582294
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要闡述旋轉機械非平穩故障診斷的原理、技術、方法及套用，內容包括機械故障診斷技術的套用和發展、齒輪箱動力學建模及變速變載動力學特性分析、機械故障診斷測試與試驗因素對診斷結果的影響分析、旋轉機械變速變載工況階次分析診斷原理與非線性擬合階次分析法、非平穩振動信號降噪方法、非平穩振動信號時頻分析與處理方法、基於分形理論的非平穩振動信號分析方法、角域偽穩態振動信號分析與診斷方法、旋轉機械故障診斷特徵參量提取及模式識別方法等。
圖書目錄
第1章 機械故障診斷技術概述 1
1.1 發展歷程 1
1.2 技術分類 4
1.3 一般步驟 6
1.3.1 診斷原理與方案 6
1.3.2 理論模型建立 7
1.3.3 試驗設計與測試 7
1.3.4 信號分析處理 8
1.3.5 狀態識別與故障診斷 8
1.4 發展方向 9
1.5 旋轉機械非平穩故障診斷研究 12
1.5.1 非平穩故障診斷問題的提出 12
1.5.2 齒輪傳動系統動力學建模與求解 12
1.5.3 非平穩振動信號分析方法 14
第2章 動力學建模及非平穩工況特性分析 16
2.1 齒輪傳動系統動力學建模 16
2.1.1 基本假設 16
2.1.2 激勵分析 17
2.1.3 彈性變形協調條件 19
2.1.4 彈性動力學模型 20
2.1.5 驅動電機模型 21
2.1.6 閉環模型 21
2.2 時變參數動力學模型的離散解析法 23
2.2.1 變係數線性微分方程解法 23
2.2.2 離散解析法原理 24
2.2.3 離散解析法求解過程 27
2.2.4 改進的離散解析法 27
2.2.5 算法對比與分析 28
2.3 非平穩故障箱體動力學分析 35
2.3.1 變速變載工況下齒輪故障動力特性分析 36
2.3.2 軸承故障引起的箱體振動分析 40
2.3.3 軸故障引起的箱體振動分析 42
2.3.4 齒輪箱箱體的振動回響信號分析 43
2.4 基於周期循環平穩理論的非平穩故障診斷原理 43
2.4.1 隨機過程和振動信號的分類 43
2.4.2 齒輪箱加速過程振動信號循環平穩特性分析 44
2.4.3 振動信號周期循環平穩特性的數學描述 46
第3章 診斷測試與試驗因素影響分析 49
3.1 測試對診斷工作的影響 49
3.1.1 測試對診斷方法的影響 49
3.1.2 測試對診斷效果的影響 50
3.1.3 測試對診斷效益的影響 50
3.2 機械故障診斷試驗類型 51
3.2.1 基於試驗台的故障診斷試驗 51
3.2.2 實際工況條件下的故障診斷試驗 59
3.3 試驗因素的影響分析 63
3.3.1 轉速變化對故障信號的影響分析 63
3.3.2 負載變化對故障信號的影響分析 68
3.3.3 慣性負載有效性分析 71
第4章 階次分析與非線性擬合階次分析法 74
4.1 變速變載測試試驗台 74
4.2 計算階次分析法 76
4.2.1 計算階次分析法簡介 76
4.2.2 頻譜分析與階次譜分析的對比 77
4.2.3 階次譜套用的仿真分析 78
4.2.4 階次域單位的討論 79
4.3 非線性擬合階次分析法 79
4.3.1 多項式擬合原理 80
4.3.2 擬合多項式階數的確定 80
4.3.3 算法與步驟 81
4.3.4 階次分析法套用實例和對比分析 83
4.4 角域採樣定理 88
4.4.1 基本原理 88
4.4.2 角域採樣率 90
4.4.3 信號仿真分析 90
第5章 非平穩振動信號降噪方法研究 93
5.1 常用信號降噪方法 93
5.2 基於奇異譜的降噪方法 94
5.2.1 奇異值分解和奇異譜理論 95
5.2.2 基於奇異譜的降噪算法 97
5.2.3 奇異譜降噪方法的仿真套用 98
5.3 基於小波包變換的降噪方法 100
5.3.1 小波包變換與Mallat 算法 100
5.3.2 提升小波與小波包變換算法 101
5.3.3 基於漸變式閾值的小波包降噪 104
5.4 基於改進卡爾曼濾波的降噪方法 108
5.4.1 卡爾曼濾波技術 108
5.4.2 卡爾曼濾波技術的改進 111
5.4.3 狀態空間模型的建立 112
5.4.4 改進卡爾曼濾波信號降噪套用 114
第6章 基於時頻分析的非平穩振動信號分析 117
6.1 非平穩信號時頻分析的方法 117
6.1.1 時頻分析方法簡介 117
6.1.2 短時傅立葉變換 118
6.1.3 連續小波變換 120
6.1.4 Cohen類時頻分布與修正 121
6.1.5 典型信號的時頻分布 122
6.2 時頻分布圖像信息特徵的提取 124
6.2.1 Hough變換 124
6.2.2 矩分布 125
6.2.3 邊緣分布 125
6.2.4 Renyi信息 126
6.3 齒輪箱變速過程振動信號的時頻分析 126
6.4 HHT理論與方法 128
6.4.1 瞬時頻率 128
6.4.2 IMF 129
6.4.3 EMD 129
6.4.4 HHT方法 133
6.4.5 邊際譜 134
6.5 齒輪箱非平穩振動信號HHT分析 134
6.5.1 仿真故障數據分析 134
6.5.2 故障診斷實例分析 136
第7章 基於分形理論的非平穩振動信號分析 143
7.1 混沌動力學系統的分析方法 143
7.2 基於分形理論的振動信號描述 144
7.2.1 分形理論簡介 144
7.2.2 分形維數 145
7.2.3 基於關聯維數的振動信號描述 147
7.3 分形無標度區的求取方法 151
7.3.1 無標度區的概念 151
7.3.2 分形無標度區的界定方法 152
7.4 基於遺傳算法的非平穩振動信號無標度區求取 155
7.4.1 進化算法與最最佳化方法 155
7.4.2 遺傳算法及其發展與套用 156
7.4.3 遺傳算法的基本實現 156
7.4.4 基於遺傳算法的分形無標度區求取 158
7.4.5 齒輪箱加速過程振動信號的分形研究 161
第8章 基於角域偽穩態振動信號分析與診斷方法 165
8.1 角域偽穩態信號的改進卡爾曼包絡譜分析 165
8.1.1 包絡譜分析 165
8.1.2 改進卡爾曼包絡譜的基本原理 167
8.1.3 滾動軸承故障診斷 167
8.1.4 齒輪故障診斷 171
8.2 角域偽穩態信號的改進卡爾曼倒譜分析 172
8.2.1 改進卡爾曼倒譜的基本原理 172
8.2.2 齒根裂紋故障診斷 173
8.2.3 齒輪磨損故障診斷 175
8.2.4 軸承內圈裂紋故障診斷 177
8.3 角域偽穩態信號的改進卡爾曼雙譜分析 178
8.3.1 雙譜分析 179
8.3.2 角域雙譜 179
8.3.3 角域雙譜切片分析 180
8.3.4 軸承內圈裂紋故障診斷 180
8.3.5 齒輪齒根裂紋故障診斷 181
8.4 角域偽穩態信號的修正HHT 分析 182
8.4.1 修正HHT分析方法 182
8.4.2 工程信號驗證 183
8.5 角域偽穩態信號的修正HHT 包絡譜分析 187
8.5.1 軸承內圈裂紋故障診斷 187
8.5.2 軸承外圈裂紋故障診斷 189
8.6 角域偽穩態信號的修正HHT 倒譜分析 191
8.6.1 軸承內圈裂紋故障診斷 191
8.6.2 軸承外圈裂紋故障診斷 193
8.6.3 齒輪磨損故障診斷 195
8.7 角域偽穩態信號的修正邊際譜分析 198
8.7.1 角域邊際譜 198
8.7.2 角域邊際譜計算方法的改進 199
8.7.3 軸承內圈裂紋故障診斷 200
8.7.4 軸承外圈裂紋故障診斷 203
第9章 特徵參量提取與模式識別 207
9.1 齒輪箱故障診斷特徵參量提取 207
9.1.1 幅域特徵參量提取 207
9.1.2 階次域特徵參量提取 209
9.1.3 能量域特徵參量提取 210
9.2 SVM方法 212
9.2.1 一般機器學習方法存在的問題 213
9.2.2 統計學習理論 213
9.2.3 最優分類面 214
9.2.4 SVM模型 216
9.2.5 算例分析 217
9.2.6 SVM多分類算法 219
9.2.7 基於SVM的多故障分類器的改進 220
9.3 基於改進SVM與BP神經網路的故障模式識別 220
9.3.1 基於改進SVM的齒輪箱故障模式識別 220
9.3.2 基於BP神經網路的齒輪箱故障模式識別 222
9.3.3 兩種識別方法的性能比較 223
參考文獻
